某 A 股上市园林工程企业·传统制造与农业·AI + 运营提效
AI 采购大脑：把采购从成本中心做成利润中枢
核心结果
采购环节处理效率约 10 倍
统计口径与衡量方式见下方「项目事实与衡量口径」。
FACTS
项目事实与衡量口径
我们把周期、规模、基线与算法口径都摊开写，方便您判断这个数字在贵司是否可比。
- 项目周期
- 2024 年，诊断 3 周 + 首版开发 6 周 + 分批上线 3 个月
- 客户规模
- 集团年采购额约 10 亿元，招采相关岗位约 20 人
- 原始基线
- 项目启动前 3 个月：单次采购从需求提出到确定候选供应商平均耗时约 3 个工作日，全部依赖人工检索与电话询价
- 衡量方式
- 同一批物料类别、同等采购金额区间下的人工工时对比，数据由客户采购系统流水导出，取上线后连续 2 个月均值
- 交付边界（我们做了什么 / 没做什么）
- 我们交付选商匹配、预算预警、知识检索与合同履约监控模块，并完成源码与部署移交；供应商准入资质审核与最终签批仍由客户采购与法务岗位人工决定
落地全流程三段式拆解
PROBLEM → APPROACH → OUTCOME遇到的原始痛点
- 供应商信息分散在各人手里，历史数据没被利用
- 线性采购流程繁琐，容易突破预算
- 决策依赖老员工经验，新人难以独立完成
- 财务利润核算滞后，问题发现时已成事实
语识落地做法
- 智能选商与验收：三层穿透匹配，自动给出候选供应商
- 预算成本实时监控与超支预警
- 把上千次采购经验沉淀为可检索的知识大脑
- 合同履约监控与风险拦截，接入法务与工程环节
可验证的成果
- 选商环节人工工时下降约九成，折算处理效率约 10 倍
- 已上线流程范围内的采购单据全部纳入风控规则校验
- 新人在有系统辅助的情况下可独立完成一次完整采购闭环
- 同类物料集中议价空间扩大，客户口径下采购成本有明确下降
为保护客户商业信息，案例中的企业名称已做脱敏处理，所有数据均按客户确认可公开的范围披露。每个案例的项目周期、客户规模、原始基线、衡量方式与交付边界均在页内列明，可据此判断与贵司业务的可比性。不同企业的数据质量、流程配合度与部署环境不同，同类方案的实际结果需以双方约定的验收指标为准。